3.2 JUSTIFICACIÓN DE METODOLOGÍA

3.2 JUSTIFICACIÓN DE METODOLOGÍA

Los paisajes están representados por un mosaico de diferentes parches, es decir que se caracterizan por la estructura y composición de los parches que los constituyen. Actualmente FRAGSTATS (Mcgarigal, Cushman, y Ene, 2012) es la herramienta más comúnmente utilizada para cuantificar hábitat, ya que permite realizar análisis a nivel de paisaje calculando índices que permiten caracterizar a cada parche en el mosaico, cada clase de parche en el mosaico, y el mosaico del paisaje como un todo (Midha y Mathur, 2010). Por su parte la utilización de lenguaje R en ciencias en general ha tenido un incremento notable debido a su alta capacidad de replicabilidad, particularmente en cuanto a análisis espaciales. Dicho lenguaje es cada vez más utilizado para análisis, modelamiento y visualización de información espacial (Fletcher y Fortin, 2018).

El paquete de R: landscapemetrics (Hesselbarth, Sciaini, With, Wiegand, y Nowosad, 2019) calcula las métricas de paisaje como una alternativa al uso del software FRAGSTATS, ya que presenta una colección de métricas ampliamente utilizadas empleando como datos de entrada a archivos tipo raster. La versión empleada para el estudio incluye métricas para los 3 niveles: 1. Parche: descripción de cada parche dentro del paisaje, 2. Clase describe todos los parches de una clase específica y 3. Paisaje describe las características del paisaje en su conjunto (Mcgarigal et al., 2012).

En cuanto a la información de fragmentación oficial disponible mediante el Ministerio del Ambiente y Agua no brinda una cuantificación del bosque, ni un acercamiento a la cantidad de bosque presente en los parches, información altamente valiosa para un monitoreo de cada uno de los ecosistemas.

Por otra parte, el reciente estudio realizado por Moulatlet et al. (2021) desarrolla un importante aporte a la investigación sobre fragmentación en Ecuador. El mencionado artículo se ha desarrollado en el marco del proyecto: ‘Desarrollo e implementación piloto del sistema de monitoreo de la biodiversidad, SINMBio”, mismo que busca una estandarización en las estrategias de monitoreo de la biodiversidad a nivel Nacional.

Sin embargo, debido al objeto del presente proyecto de tesis, así como a los factores logísticos y económicos, no se ha considerado un monitoreo in situ de poblaciones de anfibios, adecuando así la metodología indicada por Moulatlet et al., (2021) a que el área de distribución de especies para análisis de fragmentación sea obtenida a partir de modelado de nicho ecológico.

Para la elección del algoritmo de modelamiento de nicho ecológico se consideró varios aspectos: 1. Que sea un algoritmo ampliamente usado. 2. Que cuente con una interconexión con R debido a que el resto de análisis se realizaron en ese lenguaje de programación 3. Que permita realizar una validación al modelo obtenido. 4. Que analice la relación entre variables independientes.

Se eligió el algoritmo de máxima entropía (Elith et al., 2006; Phillips et al., 2006), a través del paquete de R: ‘Dismo’(Hijmans yElith, 2013), dicho algoritmo ha sido mayoritariamente utilizado para obtención del modelo de distribución de especies (SDM) y Modelo de nicho ecológico (ENM )si se compara con otros algoritmos (Qiao, Soberón, y Peterson, 2015).

MaxEnt utiliza dos entradas de datos: localidades donde se ha registrado la especie y capas digitales de las condiciones ambientales de un área determinada. Este algoritmo está basado en que el valor esperado para cada función (variables climáticas) debe ser igual al valor medio de los puntos relacionados con la presencia de especies conocidas (Ortega-Andrade, Prieto-Torres, Gómez-Lora, y Lizcano, 2015).

La metodología planteada en la Figura 5 establece los parámetros que permitirán medir la cantidad de hábitat en cada uno de los ecosistemas en la provincia Biogeográfica del Chocó, así como un acercamiento al área de distribución de varias especies de anuros amenazados.

Esta metodología ha sido elaborada en función de las entradas de información para la elaboración del procesamiento. Los recursos de software utilizados fueron Microsoft Excel para la elaboración de bases de datos, ArcGIS Pro para los procesamientos geográficos y R Studio a través de los paquetes DISMO para el modelado de nicho ecológico y el paquete landscapemetrics para la cuantificación de los parches de bosque.

Figura 5. Diagrama de la metodología utilizada